def crawl_full_fund_database() -> List[Dict]:    """    用AKShare爬取全量基金数据，返回格式：[{"code": "000001", "name": "华夏成长混合A"}, ...]    """    print("开始爬取全量基金中文全称+代码（约28000+只），请稍候...")    print("="*50)    try:        # 1. 调用AKShare官方接口，获取全量基金数据（东方财富源，无反爬）        start_time = time.time()        fund_df = ak.fund_name_em()  # 核心接口：返回所有公募基金数据        end_time = time.time()        if fund_df.empty:            print("❌ 爬取失败：接口返回空数据（可能网络问题，重试即可）")            return []        # 2. 数据清洗：提取中文全称+代码，过滤无效数据        fund_list = []        for _, row in fund_df.iterrows():            fund_code = str(row["基金代码"]).strip()            fund_name = str(row["基金简称"]).strip()  # 基金简称即中文全称，无拼音            # 过滤条件：代码6位+名称非空+排除异常数据            if len(fund_code) == 6 and fund_name and not fund_name.isdigit():                fund_list.append({                    "code": fund_code,                    "name": fund_name                })        # 3. 去重（按代码去重，避免重复数据）        fund_dict = {fund["code"]: fund for fund in fund_list}        final_funds = list(fund_dict.values())        total_count = len(final_funds)        print(f"✅ 爬取成功！共获取 {total_count} 只基金（耗时{end_time - start_time:.2f}秒）")        print(f"📌 示例数据（前5条）：")        for i in range(min(5, total_count)):            print(f"   {final_funds[i]['code']} → {final_funds[i]['name']}")        print("="*50)        return final_funds    except Exception as e:        print(f"❌ 爬取异常：{str(e)}")        return []def save_to_json(fund_list: List[Dict], filename: str = "fund_database_full.json") -> None:    """保存基金数据到UTF-8编码的JSON文件"""    if not fund_list:        print("⚠️ 无数据可保存")        return    try:        with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:            json.dump(fund_list, f, ensure_ascii=False, indent=4)        print(f"✅ 已保存到 {filename}（UTF-8编码，共{len(fund_list)}条数据）")    except Exception as e:        print(f"❌ 保存失败：{str(e)}")

    def get_fund_data(self, fund_code):        def _get_html(page=1):            url = f"http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={fund_code}&page={page}&per=20"            headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}            try:                res = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)                res.raise_for_status()                res.encoding = "utf-8"                return res.text            except Exception as e:                self.root.after(0, lambda: messagebox.showerror("错误", f"爬取净值失败：{str(e)}"))                return ""        self.root.after(0, lambda: self.loading_label.config(text="正在获取净值数据，请稍候..."))        self.root.update()        html = _get_html()        if not html:            self.loading_label.config(text="")            return pd.DataFrame()        pattern = re.compile('pages:(.*),')        total_page = int(re.search(pattern, html).group(1)) if re.search(pattern, html) else 1        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')        heads = [th.get_text().strip() for th in soup.find_all("th") if th.get_text()] or ['净值日期', '单位净值']        records = []        for page in range(1, total_page+1):            page_html = _get_html(page)            if not page_html:                continue            soup = BeautifulSoup(page_html, 'html.parser')            tbody = soup.find("tbody")            if not tbody:                continue            for tr in tbody.find_all("tr"):                row = [td.get_text().strip() for td in tr.find_all("td")]                if len(row) >= len(heads):                    records.append(row[:len(heads)])        if not records:            self.loading_label.config(text="")            return pd.DataFrame()        df = pd.DataFrame(records, columns=heads)        df['净值日期'] = pd.to_datetime(df['净值日期'], errors='coerce')        df['单位净值'] = pd.to_numeric(df['单位净值'], errors='coerce')        df = df.dropna(subset=['净值日期', '单位净值']).sort_values('净值日期').set_index('净值日期')        self.root.after(0, lambda: self.loading_label.config(text="数据获取完成！"))        self.root.after(3000, lambda: self.loading_label.config(text=""))        return df.tail(60)    # 绘制净值图    def draw_chart(self, fund_df, fund_name, fund_code):        for widget in self.chart_frame.winfo_children():            widget.destroy()        self.fund_name_label.config(text=f"基金名称：{fund_name}（代码：{fund_code}）")        fig = plt.Figure(figsize=(10, 5), dpi=100)        ax = fig.add_subplot(111)        fund_df['单位净值'].plot(ax=ax, color='#e63946', linewidth=2)        ax.set_title(f'{fund_name} 近60天净值走势', fontsize=14, pad=10)        ax.set_xlabel('日期', fontsize=12)        ax.set_ylabel('单位净值', fontsize=12)        ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)        canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=self.chart_frame)        canvas.draw()        canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)    # 主查询逻辑    def query_fund(self):        input_str = self.fund_input_entry.get().strip()        if not input_str:            messagebox.showwarning("提示", "请输入基金关键词或代码！")            return        self.query_btn.config(state="disabled")        self.root.config(cursor="wait")        try:            # 1. 检索基金            matched_funds = self._search_fund(input_str)            if not matched_funds:                messagebox.showwarning("提示", f"未找到「{input_str}」匹配的基金！")                return            # 2. 列表框弹窗选择（单击选中+双击确认）            selected = self._select_fund_dialog(matched_funds)            if not selected:  # 取消选择                return            fund_name, fund_code = selected            # 3. 获取净值数据            fund_df = self.get_fund_data(fund_code)            if fund_df.empty:                messagebox.showwarning("提示", f"未获取到{fund_name}（{fund_code}）的净值数据！")                self.fund_name_label.config(text="")                return            # 4. 绘制图表            self.draw_chart(fund_df, fund_name, fund_code)        finally:            self.query_btn.config(state="normal")            self.root.config(cursor="arrow")